| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2021-10-18 |
| タイトル |
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タイトル |
PoI別時系列混雑度情報用いたメッシュにおける混雑度予測の検証 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
PoI, 人流予測, |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
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奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター／国立研究開発法人科学技術振興機構さきがけ |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project |
| 著者所属(英) |
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Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project / |
| 著者所属(英) |
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Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project |
| 著者名 |
山田, 理
松田, 裕貴
諏訪, 博彦
安本, 慶一
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年流行している COVID-19 は世界中で感染者を増やし，深刻な問題を引き起こしている.感染拡大を防ぐ手段として，混雑を避け，人との接触を抑えることが挙げられる.混雑を避けるためには，人 (群衆) における行動を予測し，事前に混雑を把握する必要がある.行動予測は空間的特徴と時間的特徴の 2 つの要素からなり，これらの特徴を組み合わせ，より精度の高い予測モデルが構築されてきた.その中で も空間的特徴として，人の行動と密接に関連し，場所の特徴を表現する PoI (Point of interest) 情報を用いた手法が提案されている.しかし，PoI は空間的特徴だけではなく，時間的特徴も持つ.本論文において は，PoI が持つ時間的特徴に着目し，PoI 別時系列混雑度データを用いてメッシュ領域混雑度予測手法を提案する.評価の結果，PoI 別混雑度情報を用いることで，人数データのみで学習し予測した場合と比べて， 3 時間後におけるメッシュ領域の混雑度 (存在人数) の予測に関して，最大 50% 予測誤差が減少し，最小誤差率約 5% で予測可能であることを示した.また，PoI 別時系列混雑度情報を用いることで時系列を考慮しない場合と比べ，精度の向上がみられた. |
| 書誌情報 |
第29回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集
p. 41-49,
発行日 2021-10-18
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-DPSWS2021006.pdf (2.7 MB)
